模式识别课程讲义：聚类分析与C-均值法

"选代表点-模式识别(国家级精品课程讲义)" 是一份关于模式识别的教育材料，由蔡宣平教授主讲，涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法。课程主要面向信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生，涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科，并强调理论与实践的结合。 课程内容包括： 1. 引论，介绍模式识别的基本概念，如样本、模式和特征的定义。 2. 聚类分析，其中提到了动态聚类法，特别是C-均值法，用于初始分类和分类的合理性评估。 3. 判别域代数界面方程法，是模式识别中的一个重要算法。 4. 统计判决，讨论如何基于统计学原理进行模式判断。 5. 学习、训练与错误率估计，涉及机器学习和模型性能评估。 6. 最近邻方法，这是一种常用的分类算法。 7. 特征提取和选择，讨论如何从原始数据中选取最有用的信息。 8. 上机实习，让学生将理论知识应用于实践中。 教学目标是让学生掌握模式识别的基本概念和方法，能够解决实际问题，并为深入研究打下基础。课程要求学生不仅完成学习和考试，还要能够将知识应用于课题研究，甚至通过学习改进思维方式。推荐的教材包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别-原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。 在动态聚类法中，C-均值法是一种常用的方法，它根据样本间的距离动态调整类别，以使类别内部的样本相似度最大化，类别间的差异性也最大。该方法首先需要初始化分类，然后检查分类的合理性，如果分类不合理，则进行修改，直到达到预设的停止条件，如迭代次数或类别稳定性。这个过程反映了模式识别中聚类算法的基本流程。